Google cloud platform 谷歌云存储&x2B；功能：大规模系统架构 背景

我有一个包含3个步骤的处理链。我将设计我的应用程序，使其具有非常高的输出

进入细节 系统正在解决传入的任务。每个处理链（

A

、

B

和

C

）都有输入和输出：

输入是要解决的任务<代码>输出是要解决的子任务列表<代码>A

为单个输入生成多个输出（所有输出都与同一任务相关）

B

输入是一项需要解决的任务<代码>B输出是针对

C

的单个任务

C

输入是由“父任务”聚合的消息列表。完成特定任务的所有项目后，

C

将该任务标记为已完成

图表：

一种可能的架构是，使用谷歌云，将谷歌云存储对象写入一个bucket中，用于每个新的传入任务。为创建的每个新存储对象启用Google函数通知。此功能将与

A

（从处理链）的工作相关联。输出将写入不同的存储桶，该存储桶将触发另一个函数通知（

B

）。输出将写入第三个存储桶，用于处理

C

注意：当一个函数处理一个任务时，它也会在最后删除它

让我们假设创建了一个特定的任务，在函数

B

上处理10个项目。因此，在bucket

C

中，您将在最后找到10个不同的对象。功能

C

任务是检测特定任务的所有项目（

A

输出）完全执行的准确时间。如果执行了所有项目，

C

必须将任务标记为已完成

问题 听起来我们必须计算出A有多少输出，并将其与C有多少输入进行比较

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这是否可能改变系统设计，以防止需要“计算消息”？

我不确定我是否了解所有上下文、要求和范围限制/复杂性，但我建议先看几个StackOverflow问题和一篇中等篇幅的文章

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我认为这些问题（和讨论）不会为您的问题提供完整的答案，但应该揭示一些关于如何在云函数的幂等世界中支持“状态机”的想法。

我建议您看看产品。在你的设计中

• 保留函数A，但更新它以发送要运行的任务B的JSON列表
• 然后，使用并行执行器并行运行B任务。我写
• 当所有B任务完成时，工作流可以调用C函数